• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.678-680
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• 2000

교육은 학습자의 타고난 재능을 최대한 계발시키는 것에 목적이 있다. 이를 위해서는 개개인에 최적화된 학습시스템이 필요하다. 본 논문에서는 수준별, 개인별 수학학습을 도와 자기주도적 학습능력을 키울 수 있는 시스템을 web상에서 개발하여 구현하고자 한다. 기존의 Web에서 제공되는 수학학습을 살펴보면 텍스트 위주의 설명, 단순한 문제를 제공하고 정, 오답의 결과만을 제시해 주는 형태가 많다. 그러나 본 시스템은 학생들의 흥미와 학습동기를 유발시키기 위해 동영상과 음성 등의 멀티미디어 자료를 이용하여 학습내용을 전개하도록 구성하였다. 또한 평가문항은 진단평가를 통해 수준을 분석받고 수준별 평가 문항으로 다운로드 받을 수 있도록 설계하였다. 이 시스템은 다양한 멀티미디어 자료의 제공으로 학습자의 학습동기와 흥미를 유발시키고 수준별 학습을 가능하게 하여 학습 성취감을 증가시킬 수 있다. 그리고 학습자는 이 시스템을 통해 스스로 학습을 선택하고 진행하게 되어 자기주도적 학습능력을 신장시키게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.711-713
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• 2000

본 논문은 멀티미디어의 특성을 활용하여 초등학교 5학년의 음악과 전 영역을 멀티미디어 CAI로 설계하고 구현함으로써 음악에 대한 기초개념과 악곡에 대한 이해와 관심을높이고 학습자에 대한 개별학습과 교수-학습의 효율성을 높이고자 하였다. 이에 따라서 멀티미디어 CAI에 관한 이론을 탐색하고 CAI의 설계원리 및 교과의 특성을 고려하여 Hannafin와 Peck이 제안한 코스웨어 설계모형을 모델로 하였다. 설계모델에 따라 교육과정을 분석하여 멀티미디어 적용요소를 추출하였으며 저작환경에 적합한 스토리보드 형식을 작성하였다. CAI 코스웨어 설계모형에 준거하여 객체지향적이고 상호대화적인 접근을 가능하도록 멀티미디어 디렉터를 도구로 사용하였다. 본 CAI 프로그램은 멀티미디어(Text, Image, Graphic, animation, sound)를 활용하여 주의집중과 동기유발을 높혔고 특히 가창, 기악, 창작, 감상, 이론적 내용, 형성평가의 모든 음악적 영역을 교육과정의 내용에 일치시켜 충실한 교수-학습이 이루어지게 하여 모든 교사의 현장수업에 대한 부담감을 감소시켰다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.1029-1032
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• 2001

자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.1019-1022
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• 2005

멀티미디어 콘텐츠에 대한 처리기술과 사용자 인터페이스의 발전으로 인해, 교육 현장에서 광범위하게 사용되는 교육 도구로 e-러닝이 자리 잡고 있다. 현재까지 연구되어온 교육 콘텐츠는 단순한 상호작용만을 허용하고, 실습형 인터페이스를 제공하기에는 제약이 따르며, 기존의 콘텐츠를 재구성하여 개발하기에는 많은 비용과 시간이 소요된다. 그리고 학습효과 측정에 대한 의식이 희박하고, 콘텐츠 평가의 명확한 기준이 없어 품질 향상에 많은 어려움이 뒤따른다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 멀티미디어를 이용한 자기주도적 학습 콘텐츠를 제작한다. 이렇게 제작된 교육 콘텐츠를 비전 기반의 증강현실을 이용하여 더욱더 직관적이고, 인터랙티브한 교육 콘텐츠를 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.1023-1026
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• 2005

급속한 정보통신 기술의 발달은 교육에서도 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 수동적이며, 일방적인 교육 시스템에서 즉각적인 피드백과 학습자의 자기주도적인 학습패턴을 지원하는 교수-학습 및 평가 시스템을 요구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제 출제 중심의 평가시스템이 학습내용의 정 오답만을 평가하고, 적절한 피드백을 제시하지 못하는 단점을 보완하여 질적인 피드백을 지원하는 문제 출제 중심의 웹기반 교육평가시스템을 구현하였다. 학습자의 평가결과를 분석하여 문제출제의 난이도를 재조정하며, 학습자의 학습결손과 선수학습에 대한 정보를 제공하여 학습자로 하여금 적극적이며, 능동적인 학습 진행의 주체자 역할을 가능하게 한다.

• Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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• v.17 no.9
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• pp.1006-1012
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• 2004

In this paper, neural networks is studied to apply as a PD source classification in XLPE power cable specimen. Two learning schemes are used to classification; BP(Back propagation algorithm), SOM(self organized map - kohonen network). As a PD source, using treeing discharge sources in the specimen, three defected models are made. And these data making use of a computer-aided discharge analyser, statistical and other discharge parameters is calculated to discrimination between different models of discharge sources. And a]so these distribution characteristics are applied to classify PD sources by two scheme of the neural networks. In conclusion, recognition efficiency of BP is superior to SOM.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2004.04a
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• pp.357-364
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• 2004

본 연구의 목적은 가상강좌의 만족을 설명할 수 있는 정보시스템 적 고려와 수업 적 변수가 동시에 고려된 연구모형을 제안하고 이에 대한 실증적 검증을 하는 것을 목적으로 한다. 수강생이 지각하는 가상강좌의 품질은 크게 정보기술에 대한 품질과 수강과목에 대한 품질로 나될 수 있다. 수강과목에 대한 품질은 다시 수업 내용에 대한 컨텐츠의 품질과 온라인 및 오프라인에서 제공되는 인적인 서비스 즉, 해당 교수나 조교수의 서비스 품질로 구분될 수 있고, 정보기술에 대한 품질은 정보기술로서의 가상강좌 사용에 관련된 두 가지 믿음인 사용용이성과 유용성에 의해 측정될 수 있다. 한편 가상강좌에서 제공되는 서비스는 정보기술 사용에 대한 자신감과 학업에 대한 자신감과 밀접한 연관을 갖고 있기 때문에 수강생이 지각하는 가상강좌의 품질은 컴퓨터 자기효능 감 및 학업 적 자기효능 감이 영향을 미칠 수 있다. 즉, 컴퓨터 자기효능 감이 사용용이성 및 유용성에 영향을 주며, 학업 적 자기효능 감은 수업만족에 영향을 미칠 수 있다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.29 no.4
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• pp.38-53
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• 2001

In resolving industrial quality control problems, a vector of multiple quality characteristic variables is involved rather than a single variable. However, it is not guaranteed that a multivariate control chart based on statistical methods can monitor abnormal signal in case that small changes of relationship between each variables causes abnormal production process. Hence a quality control system for real-time monitoring of the multi-dimensional quality characteristic vector under a multivariate normal process is needed to enhance tile production system quality performance. A pattern analysis approach based on self-organizing map (SOM), an unsupervised learning technique of neural network, is applied to the design of such a quality control system. In this study we present a new material quality control system based on pattern analysis approach and illustrate the effectiveness of proposed system using actual electronic company material data.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2000.10a
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• pp.108-112
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• 2000

Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.